본문/내용
1. 본인이 수행했던 프로젝트 또는 경험 중에서 머신러닝 기술을 활용하여 문제를 해결한 사례를 구체적으로 설명해주세요.
대학 시절 인공지능 수업에서 텍스트 분류 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다. 당시에는 온라인 쇼핑 플랫폼에서 사용자 리뷰의 상품별 감성 분석을 통해 고객 만족도를 높이는 것이 목표였습니다. 이 프로젝트에서 자연어 처리와 머신러닝 기술을 접목하여 실질적인 문제 해결에 도전하였습니다. 수집된 수천 건의 사용자 리뷰 데이터를 크롤러로 수집하였으며, 데이터 전처리 단계에서는 불필요한 특수문자 제거, 토큰화, 불용어 제거 등을 수행하였습니다. 이후, 텍스트 데이터를 벡터화하기 위해 TF-IDF 방법을 적용하였고, 이 결과물을 기반으로 다양한 머신러닝 모델을 실험하였습니다. 그 중에서 대표적으로 로지스틱 회귀와 서포트 벡터 머신(SVM)을 활용하였으며, 각각의 성능을 비교하여 최적의 모델을 선정하는 과정을 거쳤습니다. 모델 학습 과정에서는 교차검증을 통해 오버피팅을 방지하고, 파라미터 튜닝을 통해 최적의 하이퍼파라미터를 찾았습니다. 이후, 실시간으로 고객이 남긴 리뷰를 분석하여 감성 점수를 산출하는 시스템…